处理缺失值的四种方法,脏数据的五种常见类型

缺失值处理方法三种 2023-06-03 20:56 718 墨鱼

缺失值处理方法三种

处理缺失值的四种方法,脏数据的五种常见类型

∩▂∩ 处理缺失值区域的四种方法如下：1.简单的删除法不适用于缺失值样本相对较少的情况。如果缺失值过多，则不适合使用此方法。删除方法有两种，一种是删除缺失值所在的行，即包含缺失值的样本；第二种是删除列其中缺失值是，即包含缺失值的特征。后者以下面的示例为例。首先需要确定的是删除的标准是什么？比如一个

数据清洗中，缺失值的处理方法有哪些？删除含有缺失值的案例数据。四种处理方法。数据缺失值处理的方法有哪些？可能的缺失值插补（1）均值插补（2）使用相似的手段，人必须掌握的技巧。俗话说，聪明女人难做无米之炊。原始数据处理不好会给后续建模带来麻烦，甚至会引入不必要的偏差和错误。数据科学家对"垃圾输入，垃圾输出"的原则再熟悉不过了。

≥▽≤ 让我从原则问题开始，处理缺失值的最佳方法是什么？答案是：没有最好的方法。换句话说，只有一个最好的方法，就是防止损失并尽量不要失去它。听起来像个笑话，但这是事实。任何回归填充方法的思想都非常简单。假设有糖化血红蛋白和体重两个变量。为了填补糖化血红蛋白的缺失值，我们可以用糖化血红蛋白作为因变量来建立体重到糖化血红蛋白的回归方程。

≥▂≤ 《四种处理问卷缺失值的方法》①如果问卷的样本量足够大，且缺失值的个数比较少，不超过样本总数的10%，就可以直接删除与缺失值相关的样本。 ②如果数据短缺的关键点来了，我们应该如何处理各类数据的缺失？以下是处理缺失值的四种方法：删除记录、数据插补和不处理。 1.删除记录的优点：简单粗暴；缺点：牺牲

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